Resumen de Sistema bayesiano para modelado del alumno
Las nuevas tecnologías han aportado al campo de la educación aspectos innovadores que suponen una mejora cualitativa en las formas de enseñar y aprender, Su introducción no sólo reduce el coste efectivo de la aplicación de teorías y principios de intervención pedagógica, sino que posibita la explitación de modelos procedentes de diferentes campos, facilitando su interacción y permitiendo ofrecer una visión que los englobe.
Una de las principales innovaciones introducidas han sido los llamados sistemas tutores inteligentes, que, a diferencia de los programas tradicionales, muestran la capacidad de adaptarse a cada uno de los alumnos que los usan para aprender. Es precisamente esta capacidad de adaptación al alumno lo que hace que estos programas pueden contribuir significativamente a mejorar el proceso de enseñanza, puesto que se ha demostrado que el mejor método de enseñanza es la enseñanza individualizada.
En esta tesis se ha profundizado en una de las cuestiones clave en el diseño y desarrollo del modelado del alumno: el problema del diagnóstico. La solución propuesta se substancia en la definición de un modelo integral del alumno basado en redes bayesianas. El modelo definido posibilita una simplificación notable a la hora de definir la red bayesiana(nodos, enlaces, y parámetros), que describir el conocimiento del alumno a diferentes niveles de granularidad y los nodos evidencia que se van a utilizar para inferir el estado cognitivo del alumno, y proporciona unos resultados altamante satisfactorios.
Las principales contribuciones originales de este trabajo son:
-Se ha propuesto un nuevo modelo integral del alumno basado en redes bayesianas, en el que los nodos y variables tienen una semántica clara y bien definida, y en el que los enlaces reflejan fielmente las relaciones entre dichas variables.
-Se ha definido un nuevo modelo de redes bayesianas en el que los nodos evidencia se refrescan, es decir, tra
